基于图像的三维虚拟人建模技术研究的中期报告一、研究背景和意义随着计算机图形学和计算机视觉技术的发展，基于图像的三维虚拟人建模技术在虚拟现实、电影特效、游戏和军事模拟等领域中得到广泛应用。在虚拟现实中，基于图像的三维虚拟人建模技术可以用于人机交互、智能身份识别等方面，可以提高虚拟现实的真实感和互动性；在电影特效和游戏领域，基于图像的三维虚拟人建模技术可以大大缩短制作时间和成本，并且能够提高角色的真实感和表现力；在军事模拟领域，基于图像的三维虚拟人建模技术可以用于战争模拟、训练等方面，能够提高实战效果和教育质量。二、研究内容和研究方法本研究旨在提出一种基于图像的三维虚拟人建模技术，包括以下内容：1.基于多视角图像的三维重建，包括图像获取、图像配准和三维重建等步骤；2.基于三维重建的人体分割和姿态估计，包括人体分割和关节点标定两个部分；3.基于关节点的三维姿态估计和形状重建，通过已有的数据集训练姿态估计和形状重建模型，实现三维虚拟人的建模和动画；4.实现三维虚拟人的动画，包括姿态变换和表情变换等。本研究采用了基于深度学习的方法进行研究，其中包括卷积神经网络、循环神经网络等技术。三、预期成果和意义本研究预期能够实现基于图像的三维虚拟人建模技术，把原来的二维数据转化为三维数据，在各个领域中实现更为真实、更为具体的模拟和表现。同时，该研究将提高人体姿态估计和形状重建的准确性和效率，减少建模和动画制作的时间，使得三维虚拟人建模技术更加普及，推动虚拟现实、电影特效、游戏等领域的发展。